基于相关兴趣度的关联规则挖掘算法研究

• 作者: 王诚 章永祺
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 相关兴趣度 相关兴趣度 AC_Mining算法 I&ItemMine_AC算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 87-93
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.05.015

摘要

针对传统的基于支持度、置信度框架的关联规则挖掘技术的缺点和不足,文中在关联且相关的关联规则挖掘算法(association&correlation Mining,AC_Mining)的基础上,引入相关兴趣度——Related-confidence用于度量项集中项和项之间的相关性,提出一种新的挖掘算法I&ItemMine_AC(I&Item:项集和项,AC:association&correlation).实验证明,该算法消除了在传统关联规则挖掘中存在的可疑模式或关联规则,改善了一般性关联规则在挖掘前、后项集不对称情况时的不足,提高了所生成关联规则的质量,且其相关度量具有很好的剪枝效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王诚	南京邮电大学通信与信息工程学院	34	123	6.0	9.0
2	章永祺	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	7	1.0	1.0